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    EasyDHM模型在諾敏河流域的應(yīng)用

    2012-09-19 11:09:46孫艷兵
    東北水利水電 2012年11期
    關(guān)鍵詞:儲水量河網(wǎng)柵格

    孫艷兵,蔡 侃

    (1.水利部松遼水利委員會,吉林 長春 130021;2.松遼水利水電開發(fā)有限責(zé)任公司,吉林 長春 130021)

    近年來,洪澇災(zāi)害、干旱缺水、水生態(tài)環(huán)境惡化,依然是制約社會經(jīng)濟發(fā)展的重要因素。水資源的問題仍然是各項工作中的重點。水文模型作為一種研究水資源問題的重要手段已被廣泛應(yīng)用,在全國的各大流域均有涉及,對水資源的合理調(diào)配和利用發(fā)揮著重要作用。

    分布式流域水文模型根據(jù)流域各處氣候信息和下墊面特性,將流域離散為若干個小單元,在每一個小單元上采用一組參數(shù)來反映其流域特征,便于從物理機理上考慮降雨和下墊面條件時空分布不均勻?qū)α饔虻慕涤陱搅魉a(chǎn)生的影響。EasyDHM(Easy Distributed Hydrological Model)模型是雷曉輝等開發(fā)的一個分布式水文模型,它集成了多項新技術(shù),例如基于DEM的快速建模技術(shù)、支持不同時空尺度的模擬技、自動識別參數(shù)的技術(shù),功能強大而操作簡便,能夠服務(wù)于實際水管理業(yè)務(wù)。

    1 EasyDHM模型原理

    EasyDHM模型可以支持多種空間結(jié)構(gòu),其水循環(huán)過程模擬的核心模型是采用模塊化和組件式的開發(fā)思想,模型的產(chǎn)流、匯流、蒸發(fā)、地下水等模塊都支持多種算法,這樣就增強了水循環(huán)過程模擬的靈活性與擴展性。另外,該模型能夠?qū)?shù)進行自動識別,包括參數(shù)的敏感性分析和參數(shù)優(yōu)化模塊。模型提出了“計算分區(qū)”和“參數(shù)分區(qū)”的概念來解決分布式水文模型在大流域應(yīng)用時計算效率低、模型參數(shù)率定困難的問題,從而提高了模型參數(shù)識別的自動化程度和模型率定的效率。

    1.1 模型構(gòu)建流程

    EasyDHM模型的主要構(gòu)建流程包括5個方面:資料的收集與整理;子流域的劃分與子流域的加密處理;流域信息參數(shù)的提取;氣象數(shù)據(jù)的空間分布;模型的計算與參數(shù)的率定。EasyDHM模型構(gòu)建需要的數(shù)據(jù)包括:數(shù)字DEM高程圖,分期土地利用和土壤類型,以及水文氣象數(shù)據(jù)。

    流域劃分主要基于DEM的水文分析,包括流向計算,累積數(shù)計算,河網(wǎng)提取,子流域劃分等步驟。在數(shù)字河網(wǎng)提取之后,進行流域特征參數(shù)的提取,包括河網(wǎng)編碼,子流域加密,等高帶劃分、參數(shù)分區(qū)的劃分和子流域?qū)傩缘慕y(tǒng)計。子流域的劃分則是采用自主開發(fā)的子流域劃分算法PGSDM(Pfafstetter coding system based General Sub-basin Delineation Method)來完成的,該算法可以高效、準確地實現(xiàn)對各種復(fù)雜流域的子流域劃分工作。

    氣象數(shù)據(jù)的空間分布綜合采用相關(guān)距離反比法和泰森多邊形法,將站點的降雨、氣溫、風(fēng)速、濕度等氣象信息分布到子流域的形心上去,并分別進行必要的在時間上和空間上的統(tǒng)計工作。

    模型參數(shù)的敏感性分析和參數(shù)率定則是采用LH-OAT參數(shù)抽樣方法,對模型的參數(shù)進行敏感性分析,得出模型參數(shù)的敏感度等級,以便對模型的特性作分析。然后再利用SCE-UA參數(shù)自動率定方法,對敏感參數(shù)進行參數(shù)自動率定。

    1.2 模型產(chǎn)匯流計算

    EasyDHM模型的產(chǎn)流計算則是在WetSpa模型的基礎(chǔ)進行改進的,簡化了原來WetSpa模型的產(chǎn)流參數(shù)推求方法。EasyDHM模型在垂向上劃分了4層:植被冠層、地表層、土壤層和地下水含水層。降雨先進入植被冠層,發(fā)生冠層截留,穿過冠層的水分會進入地表層,超滲的水量發(fā)生地表填洼,其他水分入滲進入土壤,土壤水滲漏則進入地下水含水層。其中地表填洼形成地表徑流,土壤水側(cè)向流出形成壤中流,地下水回歸形成地下徑流,它們之和即為總徑流。植被冠層、地表填洼、土壤水和地下水都會形成蒸發(fā)。

    匯流的計算則是根據(jù)DEM并利用GIS工具,生成數(shù)字河道網(wǎng),根據(jù)流域地圖對主要河流進行修正。搜集河道縱橫斷面及河道控制工程數(shù)據(jù),根據(jù)具體情況按動力波(Dynamic Wave)模型,運動波(Kinematic Wave)模型或者擴散波(Diffusive Wave)進行一維數(shù)值計算。

    地下水是指儲存在地下飽和區(qū)的水量,其中包括部分流入和流出地下水庫的水量。地下水儲水量是指飽和地下水容量,在自然條件下能夠被開發(fā)利用,可更新代替的水量。為預(yù)測徑流量,需要模擬每個時段徑流從地下水到地表徑流的過程。由于對河床狀況了解較少,在小流域的地下水模擬可使用線性水庫的概念,在模型庫容指數(shù)為2時,使用非線性水庫的方法。地下水公式如下:

    式中:QGs(t)為子流域出口平均地下水出流,m3/s;SGs為t時刻子流域地下水儲水量,mm;m為指數(shù),m=1為線性水庫,m=2為非線性水庫;cg為考慮子流域面積后的地下水回歸系數(shù),線性水庫的單位為m2/s,非線性水庫的單位為m-1s-1;對每一個子流域,其地下水水量平衡表達式如下:

    式中:SGs(t)和 SGs(t-1)分別為 t時刻和 t-1 時刻的子流域地下水儲水量,mm;Ns為子流域網(wǎng)格數(shù);Ai為網(wǎng)格面積,m2;As 為子流域面積,m2;EGs(t)為子流域地下水儲水量的平均蒸發(fā)量,mm;QGs(t)為地下水出流量,m3/s。

    模型中,潛在蒸發(fā)和地下水儲水量的深層蒸散發(fā)量的線性方程如下:

    式中:EGi(t)為地下水儲水量的平均蒸散發(fā)量,mm;EP為潛在蒸散發(fā)量,mm;cd是一個變量,由公式SGi(t)/SGs,0計算得到,EGi(t)為t時刻子流域的地下水儲水量,mm;SGs,0為子流域地下水儲水量的最大值,mm;在地下水庫方法中,只有地下水回歸系數(shù)和庫容量兩個地下水參數(shù),可以通過實際過程線率定得到。

    2 實例應(yīng)用

    2.1 流域概況

    諾敏河是嫩江干流下游上段右岸最大支流,發(fā)源于大興安嶺東側(cè)特勒庫勒山,由西北向東南流至沙德爾火山后急轉(zhuǎn)向南,該流域以古城子水文站為控制斷面,在古城子水文站下游水流分為兩股匯入嫩江,河流全長466 km,集水面積25966 km2。

    2.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準備處理

    基本原理是根據(jù)水流累計柵格圖層,給定一個適當(dāng)?shù)淖钚∷兰娣e閾值,凡是集水面積超過這個閾值的柵格均標(biāo)定為河網(wǎng)內(nèi)的單元,最后將這些單元連接起來形成流域的河網(wǎng)水系。該研究通過比較,確定最小水道集水面積閾值為50 km2,生成河網(wǎng)水系柵格圖層,其轉(zhuǎn)化成矢量圖層。

    首先確定子流域的出口位置。在河網(wǎng)水系提取之后,對河網(wǎng)柵格圖層進行河道分段(Steam Segmentation),從而劃定柵格集水區(qū)(Catchment Grid delineation),進一步得到匯流點(DrainagePoint),匯流線(DrainageLine)。EasyDHM正是以兩個河道的交匯點作為子流域出口,從流域總出口沿河道向上游搜索每一河道的上游給水區(qū),分別對搜索到的上游給水區(qū)邊界,進行勾畫就得到了各個子流域的邊界。子流域劃分過程結(jié)束后,所生成的子流域個數(shù)和河道數(shù)一致且一一對應(yīng)。在EasyDHM中有上游流域分析功能,能自動找出水文站以上流域的集水面積,以及劃分子流域和等高帶。

    表1 古城子參數(shù)率定成果表

    率定準則包括:

    1)率定期洪水水量誤差最小。

    2)率定期洪峰流量誤差最小。

    3)率定期洪峰出現(xiàn)時間誤差最小。

    4)Nash-Sutcliffe效率系數(shù)盡可能高。

    此次參數(shù)率定期為1990—2008年,驗證期為1984—1989年,水文站所在參數(shù)分區(qū)的率定效果見表1。

    3 結(jié)論

    通過對諾敏河流域進行分布式流域水文模型的構(gòu)建,實現(xiàn)了該流域的分布式洪水預(yù)報方案。總體來看,基于分布式水文模型的洪水預(yù)報方案,整體達到了乙級以上預(yù)報水平,局部可以達到甲級預(yù)報水平。EasyDHM模型結(jié)構(gòu)清晰,參數(shù)具有物理意義,適用范圍廣,實用性較強,并得到了精度較高的模擬結(jié)果,為分布式水文模型在實際的水資源調(diào)配、管理以及洪水預(yù)報都奠定了基礎(chǔ)。

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